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human.ai

서비스 안내

방법론과 한계

리포트마다 무엇을 바탕으로 만들었는지, 어떻게 채점하는지, 누구와 비교하는지, 그리고 무엇을 말해 줄 수 없는지 적었어요.

모든 리포트가 지키는 것

척도는 발표된 그대로
설문 리포트는 연구에서 발표된 척도의 문항, 응답 보기, 채점 방식을 출처에 실린 대로 써요. 달리한 부분은 그 리포트의 방법 장에 적고, 직접 번역한 한국어 문항에는 자체 번역이라고 밝혀요.
채점도 저장도 기기에서
답변은 이 기기에서 정해진 규칙으로 채점돼요. 같은 답에서는 늘 같은 점수가 나와요. 가입하지 않아도 되고, 답변과 리포트는 이 기기에만 남아요. 문항마다 고른 답은 밖으로 나가지 않아요.
해석에는 근거를
해석하는 문장마다 근거가 된 점수나 게시물을 붙이고, 얼마나 확실한 말인지 함께 적어요. 누구에게나 맞을 법한 말은 결함으로 봐요.
진단이 아니에요
어떤 리포트도 어떤 상태가 있다거나 없다고 말하지 않아요. 건강 상태, 성적 지향, 정치적·종교적 견해 같은 민감한 내용은 누구에 대해서도 추정하지 않아요.

설문 리포트

아래는 요약이에요. 계산 방식과 기준은 각 리포트의 마지막 장인 ‘방법과 한계’에 더 자세히 실려 있고, 출처별 이용 허락과 번역 방식은 리포트 소개 페이지에 있어요.

LOVE

연애 성향 리포트

성격 5요인으로 읽는 나의 연애 방식

바탕이 된 척도
  • IPIP-NEO-120출처 보기: IPIP-NEO-120성격 5요인의 다섯 요인과 29개 세부 척도. 120문항 가운데 투표 성향과 신념을 묻는 네 문항은 묻지 않아서 116문항이에요.
  • TLS-15출처 보기: TLS-15친밀감, 열정, 헌신. 지금 연애 중이라고 답한 경우에만 묻는 15문항이에요.
채점

문항마다 1~5로 답하고, 뜻이 반대인 문항은 뒤집어서 더해요. 세부 척도는 네 문항의 합, 요인은 그 요인에 속한 문항 전체의 합이에요. 네 글자 유형 코드는 요인 점수 네 개가 비교 집단의 평균보다 위인지 아래인지를 한 글자씩 적은 것으로, Human.ai가 정한 규칙이에요. 다른 곳에서 받은 네 글자 코드와는 다를 수 있어요.

비교 집단

Johnson이 공개한 자료의 온라인 응답자 619,150명이에요. 스스로 찾아와 영어로 답한 사람들이고, 한국어 규준이 아니에요. 백분위는 이 집단의 평균과 표준편차로 어림한 값이에요. 사랑 삼각형은 그 척도의 논문에 실린 표본 평균과 견주는데, 한국어로 답한 경우에는 문항이 자체 번역이어서 대략적인 비교예요.

말해 줄 수 없는 것
  • 스스로 답한 내용이에요. 다른 사람이 보는 모습이나 실제 행동과 다를 수 있어요.
  • 세부 척도는 문항이 네 개씩이라 흔들림이 커요. 그래서 한 점이 아니라 범위로 보여 줘요.
  • 두 사람이 얼마나 잘 맞는지는 점수로 매기지 않아요. 어떤 유형 조합이 잘 맞는다고 확인된 것도 없어요.
  • 성격의 경향을 설명할 뿐이고, 건강 상태에 관해서는 아무것도 판단하지 않아요.
리포트의 글

점수마다 붙는 설명은 미리 써 둔 문장을 점수 규칙에 따라 고른 것이에요. 요청하고 동의하면 점수들을 이어서 읽는 장을 생성형 AI가 더 쓰고, 그 장마다 ‘AI 생성’ 표시가 붙어요.

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BOND

관계 안정감 리포트

가까운 관계에서 느끼는 안정감과 거리

바탕이 된 척도
채점

문장마다 1~5로 답하고, 반대 방향으로 쓰인 문장은 뒤집은 다음 척도마다 답한 문장의 평균을 내요. 문장의 80% 이상에 답했을 때만 점수를 내요. 평균이 2.5보다 작은지 3.5보다 큰지로 위치를 말로 옮기는데, 연구로 정해진 기준점이 아니라 Human.ai가 정한 약속이에요.

비교 집단

없어요. 이 세 척도에는 공개된 평균과 표준편차가 없고 Human.ai가 모은 비교 자료도 없어서, 백분위나 다른 사람과의 비교를 보여 주지 않아요. 응답 척도 위에서 내 답의 평균이 놓인 자리만 보여 줘요.

말해 줄 수 없는 것
  • 애착 유형을 정해 주지 않아요. 사용한 척도는 애착을 재려고 만들어진 것이 아니에요.
  • 특정한 한 사람과의 관계를 설명하지 못해요. 문장들이 연인, 친구, 사람들 전반을 섞어 물어요.
  • 척도가 7~9문항으로 짧아요. 소수 첫째 자리의 작은 차이에는 의미를 두지 않는 편이 좋아요.
  • 건강 상태에 대해서는 아무것도 말하지 않아요.
리포트의 글

점수마다 붙는 설명은 미리 써 둔 문장을 점수 규칙에 따라 고른 것이에요. 요청하고 동의하면 점수들을 이어서 읽는 장을 생성형 AI가 더 쓰고, 그 장마다 ‘AI 생성’ 표시가 붙어요.

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IPC

대인관계 스타일 리포트

사람들 사이에서 내가 서는 자리

바탕이 된 척도
  • IPIP-IPC출처 보기: IPIP-IPC대인관계 원 위의 두 축, 주도성과 따뜻함. 여덟 방향에 문항 4개씩, 모두 32문항이에요.
채점

방향마다 문항의 평균을 내어 비교 집단과 견준 다음, 논문에 실린 공식으로 여덟 값을 합쳐 주도성과 따뜻함 두 축 점수를 만들어요. 화살표의 방향과 길이가 이 두 점수에서 나와요.

비교 집단

원 논문의 표본인 미국 성인 501명(22~90세)⁠이에요. 두 축의 백분위는 논문의 상관표에서 계산한 추정값이고, 한국인을 대상으로 한 비교 자료는 없어요.

말해 줄 수 없는 것
  • 스스로 그린 모습이에요. 다른 사람이 겪는 나와는 다를 수 있어요.
  • 32문항은 빠른 스케치예요. 두 스타일의 경계 가까이에 있는 결과는 다시 답하면 달라질 수 있어요.
  • 한 방향은 문항이 네 개뿐이라 신뢰도가 낮아요. 여덟 방향으로 그린 원은 숫자가 아니라 모양으로 읽어야 해요.
  • 특정한 누군가와 얼마나 잘 지내는지를 재지 않아요.
리포트의 글

점수마다 붙는 설명은 미리 써 둔 문장을 점수 규칙에 따라 고른 것이에요. 요청하고 동의하면 점수들을 이어서 읽는 장을 생성형 AI가 더 쓰고, 그 장마다 ‘AI 생성’ 표시가 붙어요.

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MOOD셀프체크

마음 컨디션 체크

지난 2주, 내 마음은 어땠을까

바탕이 된 척도
  • PHQ-9출처 보기: PHQ-9지난 2주 동안 기분, 흥미, 잠, 기운, 식욕, 집중에 관한 아홉 가지 경험을 얼마나 자주 겪었는지. 공식 한국어판을 고치지 않고 써요.
  • GAD-7출처 보기: GAD-7같은 2주 동안 긴장과 걱정에 관한 일곱 가지 경험을 얼마나 자주 겪었는지. 공식 한국어판을 고치지 않고 써요.
  • IPIP CAT-PD-SF: Perfectionism출처 보기: IPIP CAT-PD-SF: Perfectionism평소 완벽을 추구하는 정도(6문장). 지난 2주가 아니라 평소의 성향이에요.
  • IPIP CAT-PD-SF: Emotional Detachment출처 보기: IPIP CAT-PD-SF: Emotional Detachment평소 감정을 안에 담아 두는 정도(7문장).
채점

PHQ-9(0~27점)⁠와 GAD-7(0~21점)⁠은 문항마다 고른 답(0~3)⁠을 더해요. 구간의 경계는 개발자들의 안내서에 실린 값 그대로이고, 구간 이름은 얼마나 자주였는지를 나타내는 말로 Human.ai가 붙였어요. 두 성향은 문항 답(1~5)⁠의 평균이에요. 네 점수는 서로 합치지 않아요.

비교 집단

PHQ-9 합계에는 한국 성인 10,759명을 조사한 연구의 분포를 참고로 함께 보여 줘요. GAD-7과 두 성향에는 비교 집단이 없어서, 다른 사람보다 높다거나 낮다는 말을 하지 않아요.

말해 줄 수 없는 것
  • 지난 2주만 다뤄요. 그전부터 이어진 것인지, 최근의 일 때문인지는 구분하지 못해요.
  • 왜 그런지는 알려 주지 못해요. 잠이 부족하거나 스트레스가 크거나 몸이 아플 때에도 같은 답이 나올 수 있어요.
  • 같은 사람도 날에 따라 한두 점은 달라질 수 있어요. 1~2점 차이에는 뜻을 두기 어려워요.
  • 그림 활동에서는 어떤 점수도, 어떤 해석도 나오지 않아요.
리포트의 글

모든 문장은 미리 써 둔 것이고, 점수 규칙에 따라 골라 보여 줘요. AI가 쓰거나 읽는 부분이 없고, 응답은 기기 밖으로 전송되지 않아요.

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FOCUS셀프체크

집중 스타일 리포트

평소의 집중 경향과 오늘의 수행

바탕이 된 척도
채점

12개 문장의 답(1~5)⁠을 더해 12~60점의 합계를 내요. 과제는 실수 횟수와 반응 시간을 기록하고, 멈춤 시간은 연구자들이 함께 정리한 지침의 방법으로 추정해요. 도중에 끊겼거나 화면이 느리게 그려진 기록은 미리 정해 둔 기준에 따라 읽지 않아요.

비교 집단

없어요. 문장에는 확인할 수 있는 기준 집단 자료가 없고, 이 과제들을 터치 기기에서 잰 기준 자료도 발표된 것이 없어요. 리포트에 적는 연구 값은 참고용이고, 점수나 순위로 바꾸지 않아요.

말해 줄 수 없는 것
  • 과제 결과는 잠, 카페인, 주변 소음, 기기 성능에 따라 달라져요. 화면과 터치에서 생기는 지연도 기기마다 달라요.
  • 한 번 잰 값은 오차가 커요. 실험실에서 키보드로 잴 때도 그래요.
  • 4분 남짓한 과제로는 오래 버티는 주의를 잴 수 없어요.
  • 문장 응답은 평소의 경향을 스스로 살펴보는 참고용이에요. 다른 사람과 견준 위치는 나오지 않아요.
리포트의 글

모든 문장은 미리 써 둔 것이고, 점수 규칙에 따라 골라 보여 줘요. AI가 쓰거나 읽는 부분이 없고, 응답은 기기 밖으로 전송되지 않아요.

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인스타그램 피드 리딩

피드 리딩은 성격을 재는 도구가 아니에요. 피드가 보여 주는 모습을 세고, 분류하고, 걸러서 정리한 읽기예요.

무엇을 읽나요

  • 본인이 직접 건넨 본인 계정의 게시물만 읽어요. 직접 고른 게시물 화면 캡처나 사진, 또는 Instagram의 ‘내 정보 내보내기’ 파일이에요. 웹에서는 프로페셔널 계정을 Instagram 로그인으로 직접 연결하는 방법이 함께 제공될 수 있어요. 아이디로 계정을 조회하지 않고, Instagram을 자동으로 수집하지 않아요.
  • 내보내기 파일은 이 기기에서 열어요. 메시지, 연락처, 위치 정보, 다른 사람의 계정 이름은 읽어 들이지 않아요.
  • 최근 36개월 안의 게시물을 최근 것부터 60개까지 읽어요. 12개보다 적으면 경향을 세는 리딩 대신 고른 이미지로 첫인상을 읽고, 12개부터 경향을 일부, 30개부터 충분히 세요.
  • 영상은 표지 한 장만 읽어요.
  • 분석 전에 뺀 게시물은 읽지 않아요. 올린 날짜만 올리는 리듬을 계산하는 데 들어가요.

어떻게 만들어지나요

숫자를 세는 일은 코드가, 사진과 글을 읽는 일은 AI가 해요. 단계마다 누가 하는 일인지 적었어요.

  1. 자료를 정리해요

    기기

    사진은 긴 변이 768픽셀을 넘지 않게 줄여서 다시 저장해요. 이 과정에서 사진에 붙어 있던 위치, 기기, 촬영 시각 같은 부가 정보가 지워져요.

  2. 셀 수 있는 것을 세요

    코드

    올린 요일과 시각, 게시물 사이의 간격, 글의 길이와 형태, 사진의 색을 정해진 계산으로 세요. 이 숫자들은 심리 척도가 아니고, 센 그대로만 보여 줘요.

  3. 게시물을 분류해요

    AI

    AI가 게시물마다 사진에 무엇이 담겼는지(사람 수, 장소, 활동, 연출한 정도 등)⁠와 글의 쓰임을 정해진 항목으로 분류하고, 사진을 25단어 안쪽으로 묘사해요. 누구인지 이름을 붙이거나 추측하지 않고, 표정이나 글에서 기분을 읽지 않아요. 이 단계는 묘사만 하고 해석하지 않아요.

  4. 피드 유형을 계산해요

    코드

    분류를 세어 여섯 개 축의 점수를 내고, 기준 모양이 가장 가까운 유형을 피드 유형으로 정해요. 게시물을 200번 다시 뽑아 계산했을 때 같은 유형이 나오는 비율을 ‘신호 강도’로 함께 보여 줘요. ‘관찰’ 문장도 이 숫자들로 코드가 써요.

  5. 해석을 제안해요

    AI

    관점이 서로 다른 다섯 번의 읽기가 따로 진행되고, 서로의 결과를 보지 못해요. 사진이 아니라 분류 결과를 보고 제안하며, 제안마다 근거 게시물, 반대되는 게시물, 틀렸다고 볼 조건을 적어야 해요.

  6. 규칙으로 거르고 등급을 매겨요

    코드

    없는 게시물을 인용했거나 계산한 숫자와 맞지 않는 제안은 빼요. 같은 말은 합치고, 서로 반대되는 제안은 각자의 맥락이 뚜렷이 갈릴 때만 남겨요. 그다음 아래의 등급 요건을 적용해요.

  7. 비판 단계를 거쳐요

    AI와 코드

    따로 실행되는 비판 단계가 제안마다 근거가 실제로 뒷받침하는지, 대부분의 사람에게 해당하는 말은 아닌지, 고정관념이나 민감한 내용은 아닌지 판정해요. 그 판정을 어떻게 반영할지는 코드가 정해요. 민감한 내용이 걸린 제안은 고쳐 쓰지 않고 빼요.

  8. 다른 피드와 바꿔 봐요

    AI와 코드

    숫자와 게시물 번호를 지운 문장을 실제 피드와 가짜 피드 세 개의 요약 옆에 놓고, 어느 피드에 들어맞는지 판정하게 해요. 실제 피드에 들어맞지 않거나 가짜 피드 두 개 이상에도 들어맞는 문장은 빼요. 다른 사람의 피드와 구별되지 않는 해석은 해석이 아니기 때문이에요.

  9. 문장을 다듬고 다시 확인해요

    AI와 코드

    통과한 해석만 문장으로 다듬어요. 완성된 글은 코드가 다시 확인해요. 인용한 게시물이 실제로 있는지, 문장 속 숫자가 다시 센 값과 같은지, 쓰지 않기로 한 표현이 없는지를 봐요. 걸린 문장은 한 번 다시 쓰게 하고, 또 걸리면 빼요.

AI는 제안하고, 판정하고, 문장을 다듬을 뿐이에요. 무엇을 보여 줄지는 규칙이 정하고, 해석은 단계를 지날수록 줄어들 수만 있어요.

문장의 세 등급

관찰

코드가 센 숫자로 쓰는 문장이에요. AI가 쓰거나 고치지 않고, 문장 속 숫자는 모두 다시 셀 수 있어요. 한 리포트에 3~5개가 실려요.

사람이나 장소에 관한 숫자는 AI가 게시물마다 붙인 분류를 센 것이에요. 분류가 틀린 게시물이 있을 수 있어서, 숫자 아래에 세어진 게시물을 함께 보여 줘요.

경향

근거 게시물이 5개 이상이면서 읽은 게시물의 15% 이상이어야 해요. 색, 반응 수, 올리는 리듬 말고 두 종류 이상의 근거가 있어야 하고, 반대되는 게시물이 근거의 3분의 1을 넘으면 안 돼요.

두 번 이상의 읽기에서 따로 제안되었거나, 관련된 축의 점수가 한쪽 끝(70 이상 또는 30 이하)⁠에 있어야 해요. 틀렸다고 볼 조건이 반드시 붙고, 한 리포트에 최대 4개(경향을 일부만 셀 때는 2개)⁠예요.

질문

근거 게시물이 3개 이상이고, 단정하지 않는 질문의 형태여야 해요. 피드에 드문 것에 대한 질문은 코드가 숫자로 계산해 낸 것만 실어요. 한 리포트에 최대 3개예요.

하지 않는 것

  • 색, 밝기, 올린 시각, 공백, 셀카의 수, 좋아요 수는 숫자로만 보여 주고, 심리적 해석의 근거로 쓰지 않아요.
  • 성실성, 우호성, 정서 안정성에 대해서는 말하지 않아요. AI가 글에서 읽어 낼 때 한쪽으로 치우쳐 틀리는 것으로 보고된 특성이에요.
  • 애착 유형, 꾸민 모습인지 아닌지에 대한 판정, 앞날에 대한 예측은 하지 않아요.
  • 사진 속 사람에게 이름을 붙이거나 누구인지 추측하지 않아요.
  • 미성년자로 보이는 사람, 의료 환경, 건강에 관한 언급, 추모, 음주나 흡연 같은 내용이 담긴 게시물은 어떤 해석의 근거로도 쓰지 않아요. 종교나 정치에 관한 게시물은 가치에 관한 해석에서 빠져요.
  • 스스로를 해치는 일에 관한 표현이 있는 게시물은 해석하지 않고, 위험한 정도를 매기지도 않아요. 그 대신 리포트에 도움받을 수 있는 연락처를 실어요.

정확도의 한계

게시물 같은 디지털 흔적으로 성격을 맞히려는 연구는 많고, 결과는 한결같이 낮아요. 성격 설문 결과와의 상관은 대체로 0.2~0.4예요.

상관은 0이면 관련이 없고 1이면 완전히 일치한다는 뜻이에요. ‘100명 중 몇 명’은 그 상관으로 한 사람이 평균보다 위인지 아래인지를 맞힐 때 맞히는 사람의 수를 계산한 값이에요. 아무 정보 없이 고르면 50명이에요.

  • 종합 연구의 저자들은 이런 예측을 개인을 평가하는 용도로는 쓸 수 없다고 결론지었어요.
  • 이 수치들은 Facebook의 글과 활동을 다룬 연구에서 나왔고, 대부분 영어 사용자를 대상으로 했어요. Human.ai의 피드 리딩이 설문 결과와 얼마나 맞는지는 측정된 적이 없어요.
  • 그래서 피드 리딩은 성격을 재는 도구가 아니라, 피드가 보여 주는 모습을 근거와 함께 정리한 읽기예요. 피드에 관한 문장은 세어서 확인할 수 있지만, 사람에 관한 문장은 가설이에요. 맞지 않는다고 느껴지는 해석은 틀린 것일 수 있어요.

피드 유형에 대해

여섯 개의 축과 열한 가지 피드 유형은 이 서비스가 자체적으로 만든 분류입니다. 기준값은 임시로 정한 것이며 실제 이용자 자료로 검증되지 않았습니다. 유형은 피드에 붙이는 이름이며, 사람의 성격 유형이 아닙니다.

유사도는 유형의 기준 모양에 얼마나 가까운지를 0에서 100으로 나타낸 것이고, 맞을 확률이 아니에요. 신호 강도는 유형이 게시물 몇 개에 달려 있지 않은지를 나타내요.

출처와 이용 허락

  1. Marengo & Montag (2020)

    Marengo, D., & Montag, C. (2020). Digital phenotyping of Big Five personality via Facebook data mining: a meta-analysis. Digital Psychology, 1(1), 52-64.

    원문 보기
    이용 허락
    Cited as the source of a published finding or formula. No text or data from the work is reproduced.

  2. Peters & Matz (2024)

    Peters, H., & Matz, S. C. (2024). Large language models can infer psychological dispositions of social media users. PNAS Nexus, 3(6), pgae231.

    원문 보기
    이용 허락
    Cited as the source of a published finding or formula. No text or data from the work is reproduced.

  3. Marengo, Montag & Settanni (2025)

    Marengo, D., Montag, C., & Settanni, M. (2025). Inferring personality from social media activity using large language models: cross-model agreement, temporal stability, and convergent validity with self-reports. Journal of Personality, 94(4), 525-534.

    원문 보기
    이용 허락
    Cited as the source of a published finding or formula. No text or data from the work is reproduced.

  4. Kim & Jo (2016)

    Kim, E.-K., & Jo, H.-H. (2016). Measuring burstiness for finite event sequences. Physical Review E, 94, 032311.

    원문 보기
    이용 허락
    Cited as the source of a published finding or formula. No text or data from the work is reproduced.

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AI가 쓰는 글

어느 리포트에 AI가 쓴 글이 들어갈 수 있고 어느 리포트에는 없는지, 그 AI가 누구의 것이고 어디에서 돌아가는지예요.

AI가 쓴 글이 들어가는 곳

  • 성향 리포트(연애 성향 리포트, 관계 안정감 리포트, 대인관계 스타일 리포트)⁠는 AI 없이 완결돼요. 점수마다 붙는 설명은 미리 써 둔 문장을 점수 규칙에 따라 고른 것이에요. 요청하고 동의하면 점수들을 이어서 읽는 장이 더해지는데, 그 장은 생성형 AI가 쓰고 장마다 ‘AI 생성’ 표시가 붙어요.
  • 인스타그램 피드 리딩에서는 ‘경향’과 ‘질문’ 장의 문장을 AI가 제안하고 다듬어요. ‘관찰’ 문장과 피드 유형은 코드가 숫자로 만든 것이에요.
  • 셀프체크(마음 컨디션 체크, 집중 스타일 리포트)⁠에는 AI가 쓴 글이 없어요. 모든 문장은 미리 써 둔 것이고, 응답과 그림, 과제 기록, 점수 어느 것도 기기 밖으로 전송되지 않아요.
  • AI 해석은 생성형 인공지능(AI)이 작성합니다. 사람이 직접 작성하거나 전문가가 개별적으로 검토한 결과가 아닙니다.
  • AI가 쓴 문장은 싣기 전에 코드로 확인해요. 성향 리포트의 AI 해석은 문장마다 근거가 된 점수가 지정되어 있는지, 쓰지 않기로 한 표현이 없는지를 보고, 피드 리딩의 해석은 위에 적은 단계를 모두 거쳐요.

AI 서비스와 처리되는 곳

이전받는 자

Anthropic, PBC (Claude API)

이전 국가

미국

Human.ai 서버는 요청마다 AI 추론이 이루어지는 지역을 미국으로 지정합니다.

이전되는 항목

성향 리포트의 AI 해석 · 채점된 점수(척도별 점수와 백분위·구간), 유형, 응답 품질 지표, 마친 시각, 리포트의 종류와 버전, 표시 언어. 문항마다 고른 답은 보내지 않습니다.

인스타그램 피드 리딩 · 직접 고른 본인 계정 게시물의 축소한 사진과 글(캡션).

Human.ai에는 계정이 없으므로 이름, 이메일 주소 같은 가입 정보는 전송되지 않습니다.

이전 일시 및 방법

요청하는 시점마다, Human.ai 서버를 거쳐 암호화된 통신(TLS)으로 전송합니다.

이전받는 자의 보유·이용 기간

받거나 만든 날부터 30일 이내에 삭제합니다. 다만 이용정책 위반으로 분류된 입력·출력은 최대 2년, 그 분류 점수는 최대 7년간 보관될 수 있으며, 법령상 보관 의무가 있는 경우 그 기간 동안 보관될 수 있습니다.

AI 모델의 학습에 이용되지 않습니다.

Human.ai의 보관

성향 리포트의 AI 해석 · Human.ai 서버는 받은 내용을 전달만 하며, 사본을 저장하거나 기록하지 않습니다. 완성된 해석은 이 기기에만 저장됩니다.

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동의한 뒤에도 설정의 ‘AI 해석’에서 언제든지 철회할 수 있습니다. 철회한 뒤로는 아무것도 전송하지 않습니다. 이미 전송된 내용은 위 보유 기간에 따라 삭제됩니다.

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